Crie a partir do código-fonte no Windows

Crie um pacote pip do TensorFlow a partir da origem e instale-o no Windows.

Observação: já fornecemos pacotes TensorFlow pré-construídos e bem testados para sistemas Windows.

Configuração para Windows

Instale as seguintes ferramentas de build para configurar seu ambiente de desenvolvimento do Windows.

Instale o Python e as dependências do pacote TensorFlow

Instale uma versão do Python 3.9+ de 64 bits para Windows . Selecione pip como um recurso opcional e adicione-o à sua variável ambiental %PATH% .

Instale as dependências do pacote pip do TensorFlow:

pip3 install -U pip
pip3 install -U six numpy wheel packaging
pip3 install -U keras_preprocessing --no-deps

As dependências estão listadas no arquivo setup.py em REQUIRED_PACKAGES .

Instale o Bazel

Instale o Bazel , a ferramenta de compilação usada para compilar o TensorFlow. Para a versão Bazel, consulte as configurações de compilação testadas para Windows. Configure o Bazel para criar C++ .

Adicione a localização do executável do Bazel à variável de ambiente %PATH% .

Instale MSYS2

Instale o MSYS2 para as ferramentas bin necessárias para criar o TensorFlow. Se MSYS2 estiver instalado em C:\msys64 , adicione C:\msys64\usr\bin à sua variável de ambiente %PATH% . Então, usando cmd.exe , execute:

pacman -Syu (requires a console restart)
pacman -S git patch unzip
pacman -S git patch unzip rsync

Observação: Clang será o compilador preferido para criar rodas de CPU TensorFlow na plataforma Windows começando com TF 2.16.1. A versão atualmente suportada é LLVM/clang 17.0.6.

Nota: Para construir com Clang no Windows, é necessário instalar as ferramentas LLVM e Visual C++ Build, pois embora o Windows use clang-cl.exe como compilador, as ferramentas Visual C++ Build são necessárias para vincular às bibliotecas Visual C++

Instale as ferramentas de construção do Visual C++ 2022

Instale as ferramentas de compilação do Visual C++ 2022 . Isso vem com o Visual Studio Community 2022, mas pode ser instalado separadamente:

1. Vá para downloads do Visual Studio ,
2. Selecione Ferramentas para Visual Studio ou Outras Ferramentas, Estrutura e Redistribuíveis ,
3. Baixe e instale:
   • Ferramentas de construção para Visual Studio 2022
   • Redistribuíveis Microsoft Visual C++ para Visual Studio 2022

Observação: o TensorFlow foi testado no Visual Studio Community 2022 .

Instalar o LLVM

1. Vá para os downloads do LLVM ,
2. Baixe e instale o LLVM compatível com Windows em C:/Arquivos de Programas/LLVM, por exemplo, LLVM-17.0.6-win64.exe

Instale o suporte GPU (opcional)

Consulte o guia de suporte de GPU do Windows para instalar os drivers e software adicional necessários para executar o TensorFlow em uma GPU.

Observação: o suporte de GPU no Windows nativo está disponível apenas para versões 2.10 ou anteriores. A partir do TF 2.11, a compilação CUDA não é compatível com Windows. Para usar a GPU TensorFlow no Windows, você precisará construir/instalar o TensorFlow no WSL2 ou usar tensorflow-cpu com TensorFlow-DirectML-Plugin

Baixe o código-fonte do TensorFlow

Use Git para clonar o repositório TensorFlow ( git é instalado com MSYS2):

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow

O padrão do repositório é o branch de desenvolvimento master . Você também pode verificar um branch de lançamento para construir:

git checkout branch_name  # r1.9, r1.10, etc.

Ponto-chave: se você estiver tendo problemas de compilação no branch de desenvolvimento mais recente, tente um branch de lançamento que funcione.

Opcional: Configuração de Variável Ambiental

Execute os seguintes comandos antes de executar o comando build para evitar problemas com a criação de pacotes: (Se os comandos abaixo foram configurados durante a instalação dos pacotes, ignore-os). Execute set para verificar se todos os caminhos foram definidos corretamente, execute echo %Environmental Variable% , por exemplo, echo %BAZEL_VC% para verificar o caminho configurado para uma variável ambiental específica

Problema de configuração do caminho Python tensorflow:issue#59943 , tensorflow:issue#9436 , tensorflow:issue#60083

set PATH=path/to/python;%PATH% # [e.g. (C:/Python311)]
set PATH=path/to/python/Scripts;%PATH% # [e.g. (C:/Python311/Scripts)] 
set PYTHON_BIN_PATH=path/to/python_virtualenv/Scripts/python.exe 
set PYTHON_LIB_PATH=path/to/python virtualenv/lib/site-packages 
set PYTHON_DIRECTORY=path/to/python_virtualenv/Scripts 

Caminho Bazel/MSVC/CLANG configura o problema tensorflow:issue#54578

set BAZEL_SH=C:/msys64/usr/bin/bash.exe 
set BAZEL_VS=C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/BuildTools 
set BAZEL_VC=C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/BuildTools/VC 
set Bazel_LLVM=C:/Program Files/LLVM (explicitly tell Bazel where LLVM is installed by BAZEL_LLVM, needed while using CLANG)
set PATH=C:/Program Files/LLVM/bin;%PATH% (Optional, needed while using CLANG as Compiler)

Opcional: Configure a compilação

As compilações do TensorFlow são configuradas pelo arquivo .bazelrc no diretório raiz do repositório. Os scripts ./configure ou ./configure.py podem ser usados ​​para ajustar configurações comuns.

Se precisar alterar a configuração, execute o script ./configure no diretório raiz do repositório.

python ./configure.py

Este script solicita a localização das dependências do TensorFlow e solicita opções adicionais de configuração de compilação (sinalizadores do compilador, por exemplo). O seguinte mostra um exemplo de execução de python ./configure.py (sua sessão pode ser diferente):

Ver exemplo de sessão de configuração

python ./configure.py
You have bazel 6.5.0 installed.
Please specify the location of python. [Default is C:\Python311\python.exe]:

Found possible Python library paths:
C:\Python311\lib\site-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [C:\Python311\lib\site-packages]

Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]:
No ROCm support will be enabled for TensorFlow.

Warning: Cannot build with CUDA support on Windows.
Starting in TF 2.11, CUDA build is not supported for Windows. To use TensorFlow GPU on Windows, you will need to build/install TensorFlow in WSL2.

Do you want to use Clang to build TensorFlow? [Y/n]:
Add "--config=win_clang" to compile TensorFlow with CLANG.

Please specify the path to clang executable. [Default is C:\Program Files\LLVM\bin\clang.EXE]:

You have Clang 17.0.6 installed.

Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is /arch:AVX]:

Would you like to override eigen strong inline for some C++ compilation to reduce the compilation time? [Y/n]:
Eigen strong inline overridden.

Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]:
Not configuring the WORKSPACE for Android builds.

Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=<>" to your build command. See .bazelrc for more details.
        --config=mkl            # Build with MKL support.
        --config=mkl_aarch64    # Build with oneDNN and Compute Library for the Arm Architecture (ACL).
        --config=monolithic     # Config for mostly static monolithic build.
        --config=numa           # Build with NUMA support.
        --config=dynamic_kernels        # (Experimental) Build kernels into separate shared objects.
        --config=v1             # Build with TensorFlow 1 API instead of TF 2 API.
Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features:
        --config=nogcp          # Disable GCP support.
        --config=nonccl         # Disable NVIDIA NCCL support.

Construa e instale o pacote pip

O pacote pip é construído em duas etapas. Um comando bazel build cria um programa "construtor de pacotes". Em seguida, você executa o package-builder para criar o pacote.

Construa o construtor de pacotes

tensorflow:master repo foi atualizado para construir 2.x por padrão. Instale o Bazel e use bazel build para criar o construtor de pacotes TensorFlow.

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel

Somente CPU

Use bazel para criar o construtor de pacotes TensorFlow com suporte apenas para CPU:

Construir com MSVC

bazel build --config=opt --repo_env=TF_PYTHON_VERSION=3.11 //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu

Construa com CLANG

Use --config= win_clang para construir TenorFlow com o compilador CLANG:

bazel build --config=win_clang --repo_env=TF_PYTHON_VERSION=3.11 //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu

Suporte para GPU

Observação: o suporte de GPU no Windows nativo está disponível apenas para versões 2.10 ou anteriores. A partir do TF 2.11, a compilação CUDA não é compatível com Windows. Para usar a GPU TensorFlow no Windows, você precisará construir/instalar o TensorFlow no WSL2 ou usar tensorflow-cpu com TensorFlow-DirectML-Plugin

Para tornar o construtor de pacotes TensorFlow com suporte para GPU:

bazel build --config=opt --config=cuda --define=no_tensorflow_py_deps=true //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

Comandos para limpar o cache do bazel para resolver erros devido a dados em cache inválidos ou desatualizados, bazel clean com sinalizador --expunge remove arquivos permanentemente

bazel clean 
bazel clean --expunge  

Opções de compilação do Bazel

Use esta opção ao construir para evitar problemas com a criação do pacote: tensorflow:issue#22390

--define=no_tensorflow_py_deps=true

Consulte a referência de linha de comando do Bazel para opções de compilação .

Construir o TensorFlow a partir da fonte pode usar muita RAM. Se o seu sistema tiver restrição de memória, limite o uso de RAM do Bazel com: --local_ram_resources=2048 .

Se estiver construindo com suporte a GPU, adicione --copt=-nvcc_options=disable-warnings para suprimir mensagens de aviso do nvcc.

Construa o pacote

Para construir um pacote pip, você precisa especificar o sinalizador --repo_env=WHEEL_NAME. Dependendo do nome fornecido, o pacote será criado. Por exemplo:

Para construir o pacote de CPU tensorflow:

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu

Para construir o pacote noturno, defina tf_nightly em vez de tensorflow , por exemplo, para construir o pacote noturno da CPU:

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tf_nightly_cpu

Como resultado, a roda gerada estará localizada em

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/

Instale o pacote

O nome do arquivo .whl gerado depende da versão do TensorFlow e da sua plataforma. Use pip install para instalar o pacote, por exemplo:

pip install bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/tensorflow-version-tags.whl

Sucesso: o TensorFlow agora está instalado.

Construa usando o shell MSYS

O TensorFlow também pode ser criado usando o shell MSYS. Faça as alterações listadas abaixo e siga as instruções anteriores para a linha de comando nativa do Windows ( cmd.exe ).

Desabilitar conversão de caminho MSYS

O MSYS converte automaticamente argumentos que se parecem com caminhos Unix em caminhos Windows, e isso não funciona com bazel . (O rótulo //path/to:bin é considerado um caminho absoluto Unix, pois começa com uma barra.)

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

Defina seu PATH

Adicione os diretórios de instalação do Bazel e do Python à sua variável ambiental $PATH . Se o Bazel estiver instalado em C:\tools\bazel.exe e o Python em C:\Python\python.exe , defina seu PATH com:

# Use Unix-style with ':' as separator
export PATH="/c/tools:$PATH"
export PATH="/c/path/to/Python:$PATH"

Para suporte de GPU, adicione os diretórios bin CUDA e cuDNN ao seu $PATH :

export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0/bin:$PATH"
export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0/extras/CUPTI/libx64:$PATH"
export PATH="/c/tools/cuda/bin:$PATH"

Nota: A partir do TF 2.11, a compilação CUDA não é compatível com Windows. Para usar a GPU TensorFlow no Windows, você precisará construir/instalar o TensorFlow no WSL2 ou usar tensorflow-cpu com TensorFlow-DirectML-Plugin

Configurações de compilação testadas

CPU

Versão	Versão Python	Compilador	Ferramentas de construção
tensorflow-2.17.0	3.9-3.12	CLANG 17.0.6	Bazel 6.5.0
tensorflow-2.16.1	3.9-3.12	CLANG 17.0.6	Bazel 6.5.0
tensorflow-2.15.0	3.9-3.11	MSVC 2019	Bazel 6.1.0
tensorflow-2.14.0	3.9-3.11	MSVC 2019	Bazel 6.1.0
tensorflow-2.12.0	3.8-3.11	MSVC 2019	Bazel 5.3.0
tensorflow-2.11.0	3,7-3,10	MSVC 2019	Bazel 5.3.0
tensorflow-2.10.0	3,7-3,10	MSVC 2019	Bazel 5.1.1
tensorflow-2.9.0	3,7-3,10	MSVC 2019	Bazel 5.0.0
tensorflow-2.8.0	3,7-3,10	MSVC 2019	Bazel 4.2.1
tensorflow-2.7.0	3,7-3,9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2
tensorflow-2.6.0	3,6-3,9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2
tensorflow-2.5.0	3,6-3,9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2
tensorflow-2.4.0	3,6-3,8	MSVC 2019	Bazel 3.1.0
tensorflow-2.3.0	3,5-3,8	MSVC 2019	Bazel 3.1.0
tensorflow-2.2.0	3,5-3,8	MSVC 2019	Bazel 2.0.0
tensorflow-2.1.0	3,5-3,7	MSVC 2019	Bazel 0.27.1-0.29.1
tensorflow-2.0.0	3,5-3,7	MSVC 2017	Bazel 0.26.1
tensorflow-1.15.0	3,5-3,7	MSVC 2017	Bazel 0.26.1
tensorflow-1.14.0	3,5-3,7	MSVC 2017	Bazel 0.24.1-0.25.2
tensorflow-1.13.0	3,5-3,7	Atualização 3 do MSVC 2015	Bazel 0.19.0-0.21.0
tensorflow-1.12.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Bazel 0.15.0
tensorflow-1.11.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Bazel 0.15.0
tensorflow-1.10.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.9.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.8.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.7.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.6.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.5.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.4.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.3.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.2.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.1.0	3.5	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.0.0	3.5	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3

GPU

Observação: o suporte de GPU no Windows nativo está disponível apenas para versões 2.10 ou anteriores. A partir do TF 2.11, a compilação CUDA não é compatível com Windows. Para usar a GPU TensorFlow no Windows, você precisará construir/instalar o TensorFlow no WSL2 ou usar tensorflow-cpu com TensorFlow-DirectML-Plugin

Versão	Versão Python	Compilador	Ferramentas de construção	cuDNN	CUDA
tensorflow_gpu-2.10.0	3,7-3,10	MSVC 2019	Bazel 5.1.1	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.9.0	3,7-3,10	MSVC 2019	Bazel 5.0.0	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.8.0	3,7-3,10	MSVC 2019	Bazel 4.2.1	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.7.0	3,7-3,9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.6.0	3,6-3,9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.5.0	3,6-3,9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.4.0	3,6-3,8	MSVC 2019	Bazel 3.1.0	8,0	11,0
tensorflow_gpu-2.3.0	3,5-3,8	MSVC 2019	Bazel 3.1.0	7.6	10.1
tensorflow_gpu-2.2.0	3,5-3,8	MSVC 2019	Bazel 2.0.0	7.6	10.1
tensorflow_gpu-2.1.0	3,5-3,7	MSVC 2019	Bazel 0.27.1-0.29.1	7.6	10.1
tensorflow_gpu-2.0.0	3,5-3,7	MSVC 2017	Bazel 0.26.1	7.4	10
tensorflow_gpu-1.15.0	3,5-3,7	MSVC 2017	Bazel 0.26.1	7.4	10
tensorflow_gpu-1.14.0	3,5-3,7	MSVC 2017	Bazel 0.24.1-0.25.2	7.4	10
tensorflow_gpu-1.13.0	3,5-3,7	Atualização 3 do MSVC 2015	Bazel 0.19.0-0.21.0	7.4	10
tensorflow_gpu-1.12.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Bazel 0.15.0	7.2	9,0
tensorflow_gpu-1.11.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Bazel 0.15.0	7	9
tensorflow_gpu-1.10.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.9.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.8.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.7.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.6.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.5.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.4.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	6	8
tensorflow_gpu-1.3.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	6	8
tensorflow_gpu-1.2.0	3,5-3,6	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	5.1	8
tensorflow_gpu-1.1.0	3.5	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	5.1	8
tensorflow_gpu-1.0.0	3.5	Atualização 3 do MSVC 2015	Cmake v3.6.3	5.1	8